機械学習はAI（Artificial Intelligence：人工知能）を支える中核的な技術であり、データから規則性を抽出する手法として、生成AIをはじめとする現代の多くの技術の基盤となっている。本講義では機械学習の基本的な考え方を理解し、機械学習モデルがどのようにしてデータから規則性を見出すのか、その方法を学ぶことを目的とする。特に、回帰や分類といった基本的な手法を通して、「どのようにしてモデルがデータに適合していくのか」「なぜうまくいく場合といかない場合があるのか」といった点に重点を置く。また、数式の操作だけでなく、計算機を用いた実験を通して直感的な理解を深める。